MySQL面试八股文：索引篇

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-03-22 12:09 7阅读 0赞

## ![0cc7831a0ca44b7cbd411b2742425633.png][] ##

## 索引的定义 ##

索引是数据库中用来加速数据查询的一种数据结构。它可以将数据表中的某一列或多列进行排序，以便快速查找数据，减少数据库的扫描次数，提高查询速度。

## 索引的优缺点 ##

索引的优点是可以大幅度提高数据查询的速度，尤其是对于大型数据库。同时，索引可以保证数据的唯一性、减少冗余数据，提高数据库的完整性和安全性。然而，索引也有缺点。首先，索引需要占用一定的存储空间，如果建立了太多的索引，可能会占用过多的空间。其次，索引的更新和维护会增加数据库的开销，因此在一些写操作较多的场景下，索引会影响性能。

## 何时需要建立索引 ##

在一些大型的数据表中，如果需要快速查询某些数据，可以通过建立索引来提高查询速度。通常情况下，对于经常查询、排序、分组的字段需要建立索引，这些字段包括主键、外键、经常用于查询的字段等。需要注意的是，建立索引不是无脑加，应该根据实际情况进行选择，过多的索引会浪费存储空间和影响性能。

## 何时不需要建立索引 ##

1.  where条件中用不到的字段不适合建立索引
2.  表记录较少。比如只有几百条数据，没必要加索引。
3.  需要经常增删改。需要评估是否适合加索引
4.  **参与列计算**的列不适合建索引
5.  **区分度不高**的字段不适合建立索引，如性别，只有男/女/未知三个值。加了索引，查询效率也不会提高。

## 索引的数据结构 ##

常见的索引数据结构包括B树索引、B+树索引和Hash索引。其中，B树索引是一种自平衡的多叉树结构，能够快速地查找数据，但是效率并不如B+树索引。B+树索引是一种基于B树的索引结构，相对于B树索引，具有更高的查询效率和更好的存储能力。Hash索引是一种利用哈希函数进行索引的结构，适用于等值查询和查询范围较小的场景，但是不支持范围查询和排序操作。

**B+树索引**

B+ 树是基于B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在 B+ 树中，节点中的 key 从左到右递增排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到key所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出key所对应的数据项。

## Hash索引和B+树索引的区别 ##

Hash索引和B+树索引在实现上有很大的区别。Hash索引是通过哈希函数将索引列的值映射到一个哈希表中，然后在哈希表中查找对应的数据。这种方式可以快速定位到数据，但是对于范围查询和排序操作不太友好。而B+树索引是一种多层平衡树结构，可以通过二分查找快速定位到数据。相对于Hash索引，B+树索引支持范围查询和排序操作，适用范围更广。

## 为什么B+树比B树更适合实现数据库索引？ ##

B+树相对于B树具有更好的存储和查询效率。首先，B+树的非叶子节点不保存数据，只保存关键字，因此可以容纳更多的关键字，从而减少树的高度，提高查询效率。其次，B+树的叶子节点通过指针连接形成了一个有序的链表，可以方便地进行范围查询和排序操作。此外，B+树对于磁盘I/O的利用率也更高，因为B+树每次读取的都是整个节点，相对于B树更加高效。

## 索引的分类 ##

索引可以根据不同的特征进行分类，常见的分类有聚集索引和非聚集索引、唯一索引和非唯一索引、单列索引和多列索引等。

## 最左匹配原则 ##

最左匹配原则是指对于复合索引，查询时只能使用从左到右的部分列作为查询条件，不能跳过其中的列。例如，对于索引（a,b,c），只能按照（a）、（a,b）和（a,b,c）的顺序使用，不能仅使用（b,c）或（c）。

## 聚集索引 ##

聚集索引是一种特殊的索引方式，它的索引顺序与物理顺序一致，即数据按照索引顺序进行存储。聚集索引可以有效地提高数据的查询速度，因为它可以直接定位到数据所在的物理位置。在MySQL中，每个表只能有一个聚集索引，通常是主键索引。

## 覆盖索引 ##

覆盖索引是指查询语句可以通过索引直接获取所需的数据，而不必访问数据表，从而提高查询效率。例如，对于查询语句SELECT id FROM table WHERE name='abc'，如果表中存在(name,id)的复合索引，则查询可以直接在索引上完成，不必访问表中的其他列，从而提高查询速度。

## 索引的设计原则 ##

在设计索引时，需要考虑以下几个原则：

*  尽量选择区分度高的列作为索引列，以减少索引的重复率。
 *  尽量选择数据量小的列作为索引列，以减少索引的空间占用。
 *  尽量选择频繁查询的列作为索引列，以提高查询效率。
 *  避免使用过多的索引，因为过多的索引会增加维护成本，并且可能会影响写操作的性能。
 *  对于复合索引，需要根据最左匹配原则选择索引列。
 *  对于聚集索引，通常选择主键作为聚集索引。
 *  对于覆盖索引，需要根据查询语句的需求选择索引列。

## 索引什么时候会失效？ ##

索引会失效的情况主要包括以下几种：

*  查询条件中使用了函数或表达式，导致无法使用索引。
 *  查询条件中使用了不等于（<>）操作符或者不在（NOT IN）操作符，也可能导致无法使用索引。
 *  查询条件中使用了模糊匹配操作符（LIKE），如果匹配字符串以通配符开头，也可能导致无法使用索引。
 *  查询条件中使用了OR操作符，如果OR操作符的两侧都有可用的索引，则可以使用索引，否则无法使用索引。
 *  索引列上的数据类型与查询条件的数据类型不一致，导致无法使用索引。
 *  表中数据分布不均匀，导致索引失效。

## 什么是前缀索引？ ##

前缀索引是指只对索引列的一部分进行索引，从而减少索引的空间占用。例如，对于VARCHAR类型的列，可以只对其前几个字符进行索引。前缀索引的缺点是精度不够高，可能会导致查询结果不准确。

## 索引下推是什么？ ##

请大家移步Mysql中到底什么是索引下推，一分钟看懂（文末送书）

[0cc7831a0ca44b7cbd411b2742425633.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/d0cd1102e9684cd4bacf0f8a12f057c3.png